KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2020 / Cilt: 32 - Sayı: 2

Sinirsel Bulanık Ağlarla Asenkron Motorların Algılayıcısız Denetimi

Cafer BAL
Muammer GÖKBULUT
Fikret ATA
Sayfa
457–468
Yayın Tarihi
2020-09-24
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Farklı hız ve yük koşullarında elde edilen benzetim ve deneysel sonuçlarla, önerilen algılayıcısız denetim yönteminin başarımı gösterilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, akım gözlemleyici olarak kullanılan sinirsel bulanık ağlarla asenkron motorun (ASM) algılayıcısız hız denetimi gerçekleştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Sinirsel bulanık akım gözlemleyici, deneysel verilerle gerçek zamanlı eğitilmiş ve eğitilmiş ağ yapısı kullanılarak farklı çalışma koşullarında denetim sisteminin başarımı test edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Farklı hız ve yük koşullarında elde edilen benzetim ve deneysel sonuçlarla, önerilen algılayıcısız denetim yönteminin başarımı gösterilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Asenkron motor · sinirsel bulanık ağlar · algılayıcısız denetim

Özet

Bu çalışmada, akım gözlemleyici olarak kullanılan sinirsel bulanık ağlarla asenkron motorun (ASM) algılayıcısız hız denetimi gerçekleştirilmiştir. Önerilen sinirsel bulanık akım gözlemleyici, akı ve hız tahmini yapmak yerine doğrudan denetleyici olarak kullanılmıştır. Sinirsel bulanık akım gözlemleyici, deneysel verilerle gerçek zamanlı eğitilmiş ve eğitilmiş ağ yapısı kullanılarak farklı çalışma koşullarında denetim sisteminin başarımı test edilmiştir. Sinirsel bulanık ağın eğitimi ve denetim algoritması MATLAB/Simulink ortamında programlanmış ve DSPACE-DS1104 sayısal işaret işlemcisi (Sİİ) ile gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, değişkenlere gerçek zamanlı erişimi sağlayabilen Control Desk Developer yazılımı kullanılarak oluşturulan bir arayüzden elde edilmiştir. Farklı hız ve yük koşullarında elde edilen benzetim ve deneysel sonuçlarla, önerilen algılayıcısız denetim yönteminin başarımı gösterilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BAL, C., GÖKBULUT, M., ATA, F. (2020). Sinirsel Bulanık Ağlarla Asenkron Motorların Algılayıcısız Denetimi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 32 - Sayı: 2, 457–468. https://ajindex.com/articles/254025

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Kojabadi, H. M., Chang, L., & Doriaswami, R. 2002, June. Recent progress in sensorless vector controlled induction motor drives. In LESCOPE'02. 2002 Large Engineering Systems Conference on Power Engineering, Conference Proceedings, IEEE: 80-85
  2. Kim, Y. R., Sul, S. K., and Park, M. H., 1994. Speed Sensorless Vector Control of Induction Motor Using Extended Kalman Filter, IEEE Trans. Ind. Appl., 30 (5): 1225-1233
  3. Du, T., Vas, P., and Stronach, F., 1995. Design and Application of Extended Observers for Joint State and Parameter Estimation in High-Performance AC Drives, IEE Proc. Electr. Power Appl., 142 (2): 71-77
  4. Al-Tayie, J., and Acamley, P., 1997. Estimation of Speed Stator Temperature and Rotor Temperature in Cage Induction Motor Drive Using Extended Kalman Filter Algorithm, Proc. IEE-Elec. Power Appl., 144: 301-309
  5. Schauder, C., 1992. Adaptive Speed Identification for Vector Control of Induction Motors without Rotational Transducers, IEEE Trans. Indus. Appl., 28: 1054-1061
  6. Lin, Y. N., Chen, C. L., 1999. Adaptive Pseudoreduced-Order Flux Observe for Speed Sensorless Field Oriented Control of IM, IEEE Trans. Ind. Electron., 46: 1042-1045
  7. Yang, G., and Chin, T. H., 1993. Adaptive-Speed Identification Scheme for Vector-Controlled Speed Sensorless Inverter-Induction Motor Drive, IEEE Trans. Ind. Appl., 29 (4): 820-825
  8. Peng, F. Z., and Fukao, T., 1994. Robust Speed Identification for Speed Sensorless Vector Control of Induction Motors, IEEE Trans. Ind. Appl., 30 (5): 1234-1240
  9. Kojabadi, H. M., and Chang, L, 2002. Model Reference Adaptive System Pseudoreduced-Order Flux Observer for Very Low-Speed and Zero-Speed Estimation in Sensorless Induction Motor Drives, in Proc. of Power Elec. Specialist Conf. PESC, 301-305
  10. Derdiyok, A., 2005. Speed-sensorless control of induction motor using a continuous control approach of sliding-mode and flux observer, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 52 (4): 1170-1176
  11. Reman, H., Derdiyok, A., Güven, M. K., 2002. A New Current Model Flux Observer for Wide Speed Range Sensorless Control of an Induction Machine, IEEE Trans. Power Elec., 17 (6): 1041-1048
  12. Ben-Brahim, L., 1995. Motor Speed Identification via Neural Networks, Industry Applications Magazine, IEEE, 1: 28-32
  13. Xianmin, M., Zhi, N., 2000. Neural Network Speed Identification Scheme for speed Sensor-less DTC Induction Motor Drive System, Power Electronics and Motion Control Conference, 1242-1245
  14. Ben-Brahim, L.